Datasets tagged forest-biomass in Earth Engine
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Глобальная карта лесного покрова EC JRC 2020, версия 2
Глобальная карта лесного покрова представляет собой пространственно-явное представление наличия и отсутствия лесов в 2020 году с разрешением 10 м. 2020 год соответствует дате окончания действия Регламента Европейского Союза «О предоставлении…»
Данные о девственных лесах Европы гармонизируют 48 различных наборов данных о девственных лесах, в основном полевых, и содержат 18 411 отдельных участков (41,1 млн га), расположенных в 33 странах. Они включают в себя в основном старовозрастные леса поздней стадии сукцессии, а также некоторые ранние сукцессионные стадии и молодые леса, возникшие после естественных нарушений…
Данные о девственных лесах Европы гармонизируют 48 различных наборов данных о девственных лесах, в основном полевых, и содержат 18 411 отдельных участков (41,1 млн га), расположенных в 33 странах. Они включают в себя в основном старовозрастные леса поздней стадии сукцессии, а также некоторые ранние сукцессионные стадии и молодые леса, возникшие после естественных нарушений…
ПРИМЕЧАНИЕ от WRI: WRI принял решение прекратить обновление оповещений FORMA. Цель состояла в том, чтобы упростить пользовательский интерфейс Global Forest Watch и снизить избыточность. Мы обнаружили, что Terra-i и GLAD использовались чаще. Более того, при использовании GLAD в качестве стандарта выяснилось, что Terra-i превзошла FORMA…
ПРИМЕЧАНИЕ от WRI: WRI принял решение прекратить обновление оповещений FORMA. Цель состояла в том, чтобы упростить пользовательский интерфейс Global Forest Watch и снизить избыточность. Мы обнаружили, что Terra-i и GLAD использовались чаще. Более того, при использовании GLAD в качестве стандарта выяснилось, что Terra-i превзошла FORMA…
Примечание: Этот набор данных ещё не прошёл рецензирование. Подробнее см. файл README на GitHub, связанный с этой моделью. На этом изображении представлена оценка попиксельного уровня (в диапазоне [0, 1]), которая показывает, занята ли данная область пикселя нетронутым лесом в 2020 году. Эти оценки…
Высота верхней части растрового навеса GEDI L2A (версия 2)
Продукт GEDI уровня 2A «Геолокационные данные о высоте и рельефе» (GEDI02_A) в основном состоит из 100 метрик относительной высоты (RH), которые в совокупности описывают форму сигнала, собранную GEDI. Исходный продукт GEDI02_A представляет собой таблицу точек с пространственным разрешением (средним радиусом охвата) 25 метров. …
Высота верхнего края навеса вектора GEDI L2A (версия 2)
Продукт GEDI уровня 2A «Геолокационные данные о высоте и рельефе» (GEDI02_A) в основном состоит из 100 метрик относительной высоты (RH), которые в совокупности описывают форму сигнала, собранную GEDI. Исходный продукт GEDI02_A представляет собой таблицу точек с пространственным разрешением (средним радиусом охвата) 25 метров. …
Это коллекция объектов, созданная на основе геометрических данных таблиц L2A в LARSE/GEDI/GEDI02_A_002. Каждый объект представляет собой полигональный контур исходной таблицы с идентификатором актива и временными метками начала и окончания. Подробнее см. в руководстве пользователя. Миссия GEDI «Исследование динамики глобальной экосистемы»…
Продукт GEDI Level 2B Canopy Cover and Vertical Profile Metrics (GEDI02_B) извлекает биофизические метрики из каждой формы сигнала GEDI. Эти метрики основаны на профиле вероятности направленного зазора, полученном из формы сигнала L1B. Вертикальный шаг между измерениями профиля листвы (в GEDI обозначается как dZ…
Продукт GEDI Level 2B Canopy Cover and Vertical Profile Metrics (GEDI02_B) извлекает биофизические метрики из каждой формы сигнала GEDI. Эти метрики основаны на профиле вероятности направленного зазора, полученном из формы сигнала L1B. Вертикальный шаг между измерениями профиля листвы (в GEDI обозначается как dZ…
Это коллекция объектов, созданная на основе геометрических данных таблиц L2B в LARSE/GEDI/GEDI02_B_002. Каждый объект представляет собой полигональный контур исходной таблицы с идентификатором актива и временными метками начала и окончания. Подробнее см. в руководстве пользователя. Миссия GEDI «Исследование динамики глобальной экосистемы»…
Этот набор данных содержит прогнозы плотности надземной биомассы (AGBD; в Мг/га) по версии 2 исследования глобальной динамики экосистем (GEDI) уровня 4A (L4A) и оценки стандартной ошибки прогноза для каждого геолокированного лазерного следа. В этой версии гранулы находятся на подорбитах. Метрики высоты…
Растровая плотность надземной биомассы GEDI L4A, версия 2.1
Этот набор данных содержит прогнозы плотности надземной биомассы (AGBD; в Мг/га) по версии 2 исследования глобальной динамики экосистем (GEDI) уровня 4A (L4A) и оценки стандартной ошибки прогноза для каждого геолокированного лазерного следа. В этой версии гранулы находятся на подорбитах. Метрики высоты…
Это коллекция объектов, созданная на основе геометрических данных таблиц L4A в LARSE/GEDI/GEDI04_A_002. Каждый объект представляет собой полигональный контур исходной таблицы с идентификатором актива и временными метками начала и окончания. Подробнее см. в руководстве пользователя. Миссия GEDI по исследованию динамики глобальной экосистемы…
Плотность надземной биомассы в сетке GEDI L4B (версия 2)
Этот продукт исследования динамики глобальных экосистем (GEDI) L4B предоставляет оценки средней плотности надземной биомассы (AGBD) на уровне 1 км x 1 км на основе наблюдений с 19-й недели миссии, начавшейся 18 апреля 2019 г., по 138-ю неделю миссии, закончившуюся 4 августа 2021 г. Продукт GEDI L4A Footprint Biomass преобразует…
Глобальная классификация лесов 2020 года для оценок надземной биомассы МГЭИК, уровень 1, версия 1
Этот набор данных содержит классы лесов мира, классифицированные по состоянию на 2020 год с разрешением около 30 м. Эти данные позволяют получить оценки уровня 1 для плотности надземной сухой древесной биомассы (AGBD) в естественных лесах в уточнении 2019 года к Руководящим принципам МГЭИК 2006 года по национальным парниковым эффектам…
Глобальная 3-классовая карта лесных/нелесных территорий PALSAR-2/PALSAR
Более новую версию этого набора данных с 4 классами за 2017–2020 годы можно найти в JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/FNF4. Глобальная карта лесов/нелесов (FNF) создается путем классификации изображения SAR (коэффициента обратного рассеяния) в глобальной мозаике PALSAR-2/PALSAR SAR с разрешением 25 м таким образом, чтобы пиксели с сильным и слабым обратным рассеянием…
Глобальная 4-классовая карта лесных/нелесных территорий PALSAR-2/PALSAR
Глобальная карта лесных/нелесных территорий (FNF) формируется путём классификации изображения SAR (коэффициента обратного рассеяния) в глобальной мозаике PALSAR-2/PALSAR SAR с разрешением 25 м таким образом, что пикселы с сильным и слабым обратным рассеянием обозначаются как «лес» и «нелес» соответственно. Здесь «лес» определяется как естественный лес с…
Глобальные карты плотности углерода надземной и подземной биомассы
Этот набор данных предоставляет согласованные во времени и гармонизированные глобальные карты плотности углерода надземной и подземной биомассы за 2010 год с пространственным разрешением 300 м. Карта надземной биомассы объединяет карты лесной, луговой, пахотной и тундровой биомассы, полученные с помощью дистанционного зондирования. Входные карты были…
Этот набор данных представляет собой данные о высоте деревьев по всему миру, полученные на основе данных космического лидара (2005 г.) от Geoscience Laser Altimeter System (GLAS) и дополнительных геопространственных данных. Подробнее см. в работе Simard et al. (2011).
Глобальное изменение лесного покрова (GFCC) Многолетний глобальный лесной покров 30 м
Слои древесного покрова Landsat Vegetation Continuous Fields (VCF) содержат оценки доли горизонтальной поверхности земли в каждом 30-метровом пикселе, покрытой древесной растительностью высотой более 5 метров. Набор данных доступен для четырёх эпох, охватывающих 2000, 2005, 2010 годы…
Глобальное распространение мангровых лесов, v1 (2000)
База данных была подготовлена на основе спутниковых данных Landsat за 2000 год. Более 1000 изображений Landsat, полученных Центром наблюдения за ресурсами Земли и науки (EROS) Геологической службы США, были классифицированы с использованием гибридных методов классификации цифровых изображений с учителем и без учителя. Эта база данных является первой и наиболее…
Глобальная карта типов лесов обеспечивает пространственное отображение девственных лесов, естественно возобновляющихся лесов и лесопосадок (включая плантации) по состоянию на 2020 год с пространственным разрешением 10 м. Базовым слоем для картирования этих типов лесов является площадь лесного покрова…
Сетчатые метрики структуры растительности GEDI и плотности биомассы с метриками COUNTS, размер пикселя 12 км
Этот набор данных содержит практически глобальные, готовые к анализу, сеточные метрики структуры растительности с несколькими разрешениями, полученные из продуктов NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Level 2 и 4A, связанных с лидарными снимками диаметром 25 м. Этот набор данных обеспечивает комплексное представление практически глобальной структуры растительности, включая…
Сетчатые метрики структуры растительности GEDI и плотности биомассы с метриками COUNTS, размер пикселя 1 км
Этот набор данных содержит практически глобальные, готовые к анализу, сеточные метрики структуры растительности с несколькими разрешениями, полученные из продуктов NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Level 2 и 4A, связанных с лидарными снимками диаметром 25 м. Этот набор данных обеспечивает комплексное представление практически глобальной структуры растительности, включая…
Сетчатые метрики структуры растительности GEDI и плотности биомассы с метриками COUNTS, размер пикселя 6 км
Этот набор данных содержит практически глобальные, готовые к анализу, сеточные метрики структуры растительности с несколькими разрешениями, полученные из продуктов NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Level 2 и 4A, связанных с лидарными снимками диаметром 25 м. Этот набор данных обеспечивает комплексное представление практически глобальной структуры растительности, включая…
Сетчатые метрики структуры растительности и плотности биомассы GEDI, размер пикселя 12 км
Этот набор данных содержит практически глобальные, готовые к анализу, сеточные метрики структуры растительности с несколькими разрешениями, полученные из продуктов NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Level 2 и 4A, связанных с лидарными снимками диаметром 25 м. Этот набор данных обеспечивает комплексное представление практически глобальной структуры растительности, включая…
Сетчатые метрики структуры растительности и плотности биомассы GEDI, размер пикселя 1 км
Этот набор данных содержит практически глобальные, готовые к анализу, сеточные метрики структуры растительности с несколькими разрешениями, полученные из продуктов NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Level 2 и 4A, связанных с лидарными снимками диаметром 25 м. Этот набор данных обеспечивает комплексное представление практически глобальной структуры растительности, включая…
Сетчатые метрики структуры растительности и плотности биомассы GEDI, размер пикселя 6 км
Этот набор данных содержит практически глобальные, готовые к анализу, сеточные метрики структуры растительности с несколькими разрешениями, полученные из продуктов NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Level 2 и 4A, связанных с лидарными снимками диаметром 25 м. Этот набор данных обеспечивает комплексное представление практически глобальной структуры растительности, включая…
Хансен Глобальное изменение лесного хозяйства v1.12 (2000-2024)
Результаты анализа временных рядов снимков Landsat, характеризующие глобальную протяженность лесов и их изменение. «Первый» и «последний» каналы представляют собой эталонные многоспектральные изображения за первый и последний доступные годы для спектральных каналов Landsat, соответствующих красному, ближнему инфракрасному (NIR), коротковолновому инфракрасному (SWIR1) и коротковолновому инфракрасному (SWIR2) диапазонам. Эталонный композитный снимок представляет…
LANDFIRE (LF), инструменты планирования управления лесными пожарами и ресурсами, — это совместная программа, разработанная программами по управлению лесными пожарами Лесной службы Министерства сельского хозяйства США, Геологической службы Министерства внутренних дел США и Службы охраны природы. Слои LANDFIRE (LF) создаются с использованием прогнозных…
LANDFIRE ESP AK (экологический потенциал участка) v1.2.0
LANDFIRE (LF), инструменты планирования управления лесными пожарами и ресурсами, — это совместная программа, разработанная программами по управлению лесными пожарами Лесной службы Министерства сельского хозяйства США, Геологической службы Министерства внутренних дел США и Службы охраны природы. Слои LANDFIRE (LF) создаются с использованием прогнозных…
LANDFIRE (LF), инструменты планирования управления лесными пожарами и ресурсами, — это совместная программа, разработанная программами по управлению лесными пожарами Лесной службы Министерства сельского хозяйства США, Геологической службы Министерства внутренних дел США и Службы охраны природы. Слои LANDFIRE (LF) создаются с использованием прогнозных…
LANDFIRE ESP HI (экологический потенциал участка) v1.2.0
LANDFIRE (LF), инструменты планирования управления лесными пожарами и ресурсами, — это совместная программа, разработанная программами по управлению лесными пожарами Лесной службы Министерства сельского хозяйства США, Геологической службы Министерства внутренних дел США и Службы охраны природы. Слои LANDFIRE (LF) создаются с использованием прогнозных…
LANDFIRE (LF), инструменты планирования управления лесными пожарами и ресурсами, — это совместная программа, разработанная программами по управлению лесными пожарами Лесной службы Министерства сельского хозяйства США, Геологической службы Министерства внутренних дел США и Службы охраны природы. Слои LANDFIRE (LF) создаются с использованием прогнозных…
LANDFIRE (LF), инструменты планирования управления лесными пожарами и ресурсами, — это совместная программа, разработанная программами по управлению лесными пожарами Лесной службы Министерства сельского хозяйства США, Геологической службы Министерства внутренних дел США и Службы охраны природы. Слои LANDFIRE (LF) создаются с использованием прогнозных…
LANDFIRE EVT (существующий тип растительности) v1.4.0
LANDFIRE (LF), инструменты планирования управления лесными пожарами и ресурсами, — это совместная программа, разработанная программами по управлению лесными пожарами Лесной службы Министерства сельского хозяйства США, Геологической службы Министерства внутренних дел США и Службы охраны природы. Слои LANDFIRE (LF) создаются с использованием прогнозных…
Возраст лесов Канады за 2019 год, полученный с помощью Landsat
Набор данных о первичных лесах Канады представляет собой спутниковую карту возраста лесов за 2019 год в лесных экозонах Канады с пространственным разрешением 30 м. Для определения возраста используются данные дистанционного зондирования Landsat (нарушения, композитные данные по отражательной способности поверхности, структура леса) и MODIS (валовая первичная продуктивность). Возраст леса можно определить…
Высота верхней границы полога над поверхностью земли (модель высоты полога; CHM). CHM формируется на основе облака точек NEON LiDAR путем создания непрерывной поверхности оценок высоты полога по всей пространственной области лидарной съемки. …
«Естественные леса мира 2020» представляет собой глобальную карту вероятности появления естественных лесов в 2020 году с разрешением 10 метров. Она была разработана в поддержку таких инициатив, как Регламент Европейского союза по обезлесению (EUDR), и других усилий по сохранению и мониторингу лесов. Карта…
Первичные влажные тропические леса обеспечивают многочисленные глобальные экосистемные услуги, но находятся под постоянной угрозой исчезновения в результате хозяйственной деятельности. Для содействия национальному планированию землепользования и достижения баланса между целями экономического развития и поддержания экосистемных услуг была создана карта первичных влажных тропических лесов…
SCANFI: пространственные данные Канадской национальной лесной инвентаризации product1.2
Эта публикация данных содержит набор растровых файлов с разрешением 30 м, представляющих собой карты Канады 2020 года, отражающие типы почвенно-растительного покрова, высоту лесного полога, степень сомкнутости крон и надземную биомассу деревьев, а также видовой состав нескольких основных видов деревьев. Пространственное канадское национальное…
Этот продукт входит в набор данных TreeMap. Он предоставляет подробную пространственную информацию о характеристиках лесов, включая количество живых и мертвых деревьев, биомассу и углерод по всей лесной территории континентальной части США в 2016 году. TreeMap версии 2016 содержит одно изображение…
Этот продукт входит в набор данных TreeMap. Он предоставляет подробную пространственную информацию о характеристиках лесов, включая количество живых и мертвых деревьев, биомассу и углерод по всей лесной территории США в 2020 году. TreeMap v2020 содержит 22-канальную карту размером 30 x 30 м…
Этот продукт входит в набор данных TreeMap. Он предоставляет подробную пространственную информацию о характеристиках лесов, включая количество живых и мертвых деревьев, биомассу и углерод по всей лесной территории США в 2022 году. TreeMap v2022 содержит 22-канальную карту размером 30 x 30 м…
Плотность углерода в биомассе над и под землей WCMC
Этот набор данных отображает надземное и подземное хранение углерода (тонны (т) C на гектар (га)) примерно по состоянию на 2010 год. Набор данных был создан путем объединения наиболее надежных общедоступных наборов данных и наложения их на карту почвенно-растительного покрова ESA CCI за 2010 год (ESA, …
Набор данных WHRC по запасам углерода на национальном уровне в пантропическом регионе
Национальная карта плотности живой надземной древесной биомассы для тропических стран на высоте 500 м. Этот набор данных был составлен на основе данных совмещенных полевых измерений, наблюдений с помощью лидара и изображений, полученных с помощью спектрорадиометра среднего разрешения (MODIS).
WRI/Google DeepMind Глобальные факторы потери лесов 2001-2022 v1.0
Этот набор данных отображает основные факторы сокращения лесного покрова в глобальном масштабе с 2001 по 2022 год с разрешением 1 км. Данные, подготовленные Институтом мировых ресурсов (WRI) и Google DeepMind, были разработаны с использованием глобальной нейронной сети (ResNet), обученной на наборе образцов, собранных…
WRI/Google DeepMind Глобальные факторы потери лесов 2001-2023 v1.1
Этот набор данных отображает основные факторы сокращения лесного покрова в период с 2001 по 2023 год по всему миру с разрешением 1 км. Данные, подготовленные Институтом мировых ресурсов (WRI) и Google DeepMind, были разработаны с использованием глобальной нейронной сети (ResNet), обученной на наборе образцов, собранных…
WRI/Google DeepMind Глобальные факторы потери лесов 2001-2024 v1.2
Этот набор данных отображает основные факторы сокращения лесного покрова в период с 2001 по 2024 год по всему миру с разрешением 1 км. Данные, подготовленные Институтом мировых ресурсов (WRI) и Google DeepMind, были разработаны с использованием глобальной нейронной сети (ResNet), обученной на наборе образцов, собранных…
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],[],[],[]]
